Learning Revolution

Le opportunità da cogliere

L’apprendimento basato sull'intelligenza artificiale, se ben gestito e utilizzato in modo consapevole e appropriato può dare luogo a un vero e proprio ritorno al metodo di apprendimento socratico.

L'intelligenza artificiale può accelera l'apprendimento degli studenti e accrescere la loro passione per lo studio e la ricerca.

L'apprendimento personalizzato può così diventare la norma, trasformando le aule in spazi di scoperta attiva. L'intelligenza artificiale può fungere da tutor dedicato, guidando gli studenti a porre domande più mirate e a comprendere a fondo concetti complessi. Ciò richiede la promozione del pensiero interdisciplinare e di solidi modelli mentali, ma prima di tutto come sempre, la diffusione della cultura dell'utilizzo dell'IA come opportunità imprescindibile per lo sviluppo educativo e socio-economico e al contempo come strumento da maneggiare con attenzione e costante verifica umana.

L'intelligenza artificiale può analizzare i dati degli studenti e adattare contenuti, stile e difficoltà alle esigenze e ai ritmi individuali, orientandosi verso paradigmi incentrati sullo studente, adattandosi alle conoscenze pregresse di ciascuno, costruendo sulla loro comprensione esistente e configurando così percorsi di apprendimento per migliorare lo studio e i risultati delle valutazioni.

Inoltre, l'IA promette di migliorare significativamente la produttività di insegnanti e ricercatori. Strumenti come Gradescope possono automatizzare il processo di valutazione, mentre altri possono aiutare ad aggiungere citazioni ai saggi. Ciò consente agli educatori di recuperare tempo prezioso, riallocandolo a un coinvolgimento più diretto con gli studenti, come fornire supporto e assistenza individualizzati.

Anche la qualità e la tempestività del feedback possono essere rivoluzionate dall'intelligenza artificiale. Gli strumenti basati sull'IA possono offrire riscontri rapidi e mirati su varie attività di apprendimento, permettendo agli studenti di apportare correzioni e approfondire la loro comprensione in modo più efficiente. Questo ciclo costante di feedback e miglioramento può portare a significativi progressi nell'apprendimento e nelle prestazioni degli studenti.

Brainly, i tool di IA di Pearson o il chatbot IA di Multiversity – addestrato esclusivamente sui contenuti preparati dai docenti per i corsi – funzionano come assistenti didattici che forniscono supporto continuo e affidabile agli studenti, progettazione personalizzata di piani di studio, preparazione ai test, ecc.

Gli educatori, grazie all’intelligenza artificiale, possono creare esperienze di apprendimento più coinvolgenti e interattive. L’IA Generativa può essere utilizzata per generare domande contestualizzate, creare diversi scenari per l'applicazione pratica attraverso simulazioni e persino progettare esperimenti interattivi in ambienti di realtà mista per l'apprendimento STEM, come si vede con strumenti come Norilla. Ciò può fornire aspetti di apprendimento esperienziale che altrimenti potrebbero essere logisticamente difficili o costosi.

Inoltre, l'intelligenza artificiale può svolgere un ruolo chiave nel migliorare l'accessibilità nell'istruzione superiore. Fornendo informazioni da fonti globali e adattando i contenuti, l'IA può rendere i materiali di apprendimento più accessibili agli studenti con disabilità, favorendo una partecipazione più completa e attiva alla loro istruzione.

Alla luce di questi cambiamenti, oggi la formazione universitaria deve concentrarsi sullo sviluppo di competenze di ricerca, analisi e risoluzione dei problemi adeguate all’attuale scenario tecnologico.

Gli strumenti di IA dovrebbero spingere a spostare l'attenzione educativa dalla semplice raccolta di informazioni all'analisi, al confronto, alla valutazione, all'interpretazione e alla creazione di informazioni, preparando gli studenti a identificare questioni problematiche e individuare soluzioni innovative.

In questa prospettiva, l'intelligenza artificiale offre, da un lato, il potenziale di incrementare l’efficacia dei costi e la scalabilità nella fornitura dell’istruzione, l'accesso e l’ausilio all’analisi di una vasta gamma di risorse online, e, dall’altro, persino la capacità di supportare il meta-apprendimento, fornendo strumenti che incoraggiano l'introspezione e la critica degli studenti.

Le sfide da affrontare

Nonostante queste rilevanti opportunità, l'integrazione dell'intelligenza artificiale nell'istruzione universitaria non è priva di sfide significative.

Un rischio che viene rilevato è quello dell’eccessiva dipendenza dall'IA, che può ostacolare lo sviluppo di competenze fondamentali se gli studenti utilizzano questi strumenti come una “stampella” piuttosto che come un supporto al loro percorso formativo.

Esiste poi la preoccupazione che affidarsi all’IA Generativa per compiti come il brainstorming e la scrittura possa portare a una ridotta capacità di pensare criticamente e superare la frustrazione di fronte a compiti impegnativi.

Di fronte a queste sfide, alcuni sistemi scolastici pubblici statunitensi hanno persino interrotto l'uso di LLM, mentre gli insegnanti delle scuole pubbliche inglesi hanno notato che l'eccessiva dipendenza dall'IA per il feedback, può comportare il rischio di perdere la capacità di formulare giudizi professionali accurati.

Un banco di prova fondamentale risiede nel garantire l'accuratezza, l'affidabilità e l'uso etico dell'intelligenza artificiale nella valutazione degli studenti. Sebbene gli strumenti di IA si dimostrino promettenti nella valutazione dei saggi, analisi rigorose di validità e affidabilità sono cruciali per garantire che le loro valutazioni si allineino a quelle dei valutatori umani.

Ulteriori questioni chiave sono il potenziale di bias nei contenuti generati dall'IA, l'importanza di assicurare la protezione dei dati personali e la limitata comprensione del contesto da parte dell'intelligenza artificiale. I GPT – ovvero i Generative Pre-trained Transformers – basati sull'IA, potrebbero non sempre interpretare accuratamente le sfumature di un argomento, fornendo potenzialmente informazioni errate o incomplete.

Infine, i costi e la logistica dell'implementazione dell'infrastruttura di intelligenza artificiale nelle istituzioni educative possono risultare rilevanti. In particolare, gli educatori stessi necessitano di uno sviluppo professionale continuo per integrare efficacemente gli strumenti di IA nelle loro pratiche di insegnamento.

Adelante, con juicio

Per sfruttare con successo le opportunità dell'intelligenza artificiale mitigando al contempo le sfide, occorre adottare un approccio attento e basato sull'evidenza. Gli educatori dovrebbero essere guidati dalla scienza dell'apprendimento e dai principi della ricerca educativa contemporanei.

Un approccio “prima la domanda” può dare priorità all'apprendimento attraverso la risposta alle domande, migliorata ma non di per sé soddisfatta o esaurita da risultati generati dall'IA. Occorre incoraggiare gli studenti a generare contenuti oltre i risultati dell'IA, aggiungendo i propri contributi costruttivi.

Il ruolo del docente deve essere ridefinito come facilitatore dell'apprendimento, guidando l'attenzione degli studenti, strutturando l'uso degli strumenti di intelligenza artificiale e fornendo guida o feedback personalizzato insieme ai contenuti o riscontri generati dall'IA.

Il monitoraggio e la valutazione continui dell'impatto dell'IA sull'esperienza e sui risultati degli studenti sono essenziali, insieme agli opportuni interventi per criticare, aggiustare o rivedere completamente i risultati laddove necessario.

Con questi accorgimenti, abbracciando una cultura della sperimentazione, del miglioramento continuo e dell'adattamento ponderato, è possibile – o meglio, ormai ineludibile – plasmare collaborativamente un sistema educativo che sfrutti la potenza dell'intelligenza artificiale a beneficio di tutti gli studenti.